如何将管道（magrittr）的结果提供给对象

5 回答

• 13

  试试这个：

  data.frame( x = c(1:3), y = (4:6)) %>% sum -> a
  

  回复于 2024-04-28T02:08:50+08:00
• 3

  你可以这样做：

  data.frame( x = c(1:3), y = (4:6)) %>%  
  sum %>%  
  assign(x="a",value=.,pos=1)
  

  有几点需要注意：

  你可以使用"."告诉 magrittr 被提出的对象属于哪个参数 . 默认情况下它是第一个，但是我在这里使用 . 表示我想要它在第二个 value 参数中 .

  其次，我必须使用 pos=1 参数在全局环境中进行赋值 .

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• 4

  您也可以使用 <<- 运算符：

  data.frame( x = c(1:3), y = (4:6)) %>%
    sum() %>%
    `<<-`(a,.)
  

  Edit: 我认为约翰保罗是最安全的建议，你可以继续使用链条做不同的部分结果任务 . 例如：

  data.frame( x = c(1:3), y = (4:6)) %>%  
    sum %>%  
    assign(x="a",value=., pos=1)  %>% 
    exp %>%
    assign(x="b",value=., pos=1) %>% 
    sqrt %>%
    assign(x="c", value=., pos=1)
  

  这将正确创建 a ，_28848611_和 c .

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• 3

  使用pipeR的 %>>% 这应该很容易 .

  library(pipeR)
  data.frame( x = c(1:3), y = (4:6)) %>>%
    sum %>>%
    (~ a)
  

  pipeR教程可能会有所帮助：http://renkun.me/pipeR-tutorial/作业：http://renkun.me/pipeR-tutorial/Pipe-operator/Pipe-with-assignment.html

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• 21

  我喜欢做什么（我发现这个技巧，我记不住了）是在我的管道末端使用 {.} -> obj . 这样我只需插入一个新行就可以在链的末尾添加额外的步骤，而不必重新定位到 -> 赋值运算符 .

  您也可以使用 (.) 而不是 {.} ，但它看起来有点奇怪 .

  例如，而不是这样：

  iris %>% 
      ddply(.(Species), summarise, 
            mean.petal = mean(Petal.Length),
            mean.sepal = mean(Sepal.Length)) -> summary
  

  做这个：

  iris %>% 
      ddply(.(Species), summarise, 
            mean.petal = mean(Petal.Length),
            mean.sepal = mean(Sepal.Length)) %>% 
      {.} -> summary
  

  它可以更轻松地查看管道数据的最终位置 . 此外，虽然它不容易添加另一个最后一步，因为您不需要将 -> 向下移动到新行，只需在 {.} 之前添加一个新行并添加步骤 .

  像这样：

  iris %>% 
      ddply(.(Species), summarise, 
            mean.petal = mean(Petal.Length),
            mean.sepal = mean(Sepal.Length)) %>% 
      arrange(desc(mean.petal)) %>%   # just add a step here
      {.} -> summary
  

  这不是使用assign（）的答案很好，但输入有点长 . 您需要使用 . ，因为数据不是第一个参数，您必须将新参数的名称放在 "" 中，并指定环境（ pos = 1 ） . 我似乎很懒，但使用 %>% 是关于速度的 .

  所以我把 assign() 包装在一个小功能中，加快了一点：

  keep <- function(x, name) {assign(as.character(substitute(name)), x, pos = 1)}
  

  所以现在你可以这样做：

  keep <- function(x, name) {assign(as.character(substitute(name)), x, pos = 1)}
  
    iris %>% 
      ddply(.(Species), summarise, 
            mean.petal = mean(Petal.Length),
            mean.sepal = mean(Sepal.Length)) %>% keep(unsorted.data) %>% # keep this step
      arrange(mean.petal) %>%
      {.} -> sorted.data
  
  sorted.data
  #     Species mean.petal mean.sepal
  #1     setosa      1.462      5.006
  #2 versicolor      4.260      5.936
  #3  virginica      5.552      6.588
  
  unsorted.data
  #     Species mean.petal mean.sepal
  #1     setosa      1.462      5.006
  #2 versicolor      4.260      5.936
  #3  virginica      5.552      6.588
  

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